{"id":5155,"date":"2026-08-06T20:41:00","date_gmt":"2026-08-06T18:41:00","guid":{"rendered":"https:\/\/okdiario.com\/techy\/?p=5155"},"modified":"2026-08-05T16:40:39","modified_gmt":"2026-08-05T14:40:39","slug":"cientificos-del-mit-desarrollan-un-robot-con-memoria-en-tiempo-real-y-a-largo-plazo-mediante-un-sistema-de-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/okdiario.com\/techy\/cientificos-del-mit-desarrollan-un-robot-con-memoria-en-tiempo-real-y-a-largo-plazo-mediante-un-sistema-de-inteligencia-artificial\/5155\/","title":{"rendered":"Cient\u00edficos del MIT desarrollan un robot con memoria en tiempo real y a largo plazo mediante un sistema de Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"\n

\u00bfD\u00f3nde dejaste las llaves ayer? Para una persona es una pregunta corriente, pero para un robot exige unir im\u00e1genes, lugares y tiempo. Investigadores del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts<\/a> han creado DAAAM, un sistema de inteligencia artificial que forma esa memoria a largo plazo mientras una m\u00e1quina recorre su entorno.<\/p>\n\n\n\n

El m\u00e9todo guarda descripciones de los objetos, las sit\u00faa en un mapa tridimensional<\/a> y permite recuperarlas mediante preguntas normales. Super\u00f3 a sistemas anteriores en varias pruebas, aunque \u00aben tiempo real\u00bb necesita un matiz. Las descripciones m\u00e1s detalladas pueden incorporarse con unos diez segundos de retraso.<\/p>\n\n\n\n

Una memoria ligada al mundo<\/h2>\n\n\n\n

La memoria de un chatbot se apoya en texto. DAAAM parte de observaciones f\u00edsicas captadas por sensores y conserva qu\u00e9 apareci\u00f3, d\u00f3nde estaba y cu\u00e1ndo se vio. Es como un cuaderno de campo autom\u00e1tico conectado a un mapa.<\/p>\n\n\n\n

El primer autor es Nicolas Gorlo, investigador de posgrado del MIT. Le acompa\u00f1an Lukas Schmid, antiguo investigador del centro y profesor de la Universidad Tecnol\u00f3gica de N\u00faremberg, y Luca Carlone, profesor asociado y director del laboratorio SPARK del MIT.<\/p>\n\n\n\n

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\u00abEst\u00e1 convirtiendo un mapa tradicional en un mapa basado en el lenguaje\u00bb, explic\u00f3 Carlone. La meta es que un robot<\/a> pueda entender peticiones como buscar el destornillador rojo visto antes o localizar una pieza utilizada el d\u00eda anterior.<\/p>\n\n\n\n

Un mapa que tambi\u00e9n guarda el tiempo<\/h2>\n\n\n\n

DAAAM recibe im\u00e1genes de una c\u00e1mara RGB-D, un sensor que capta color y profundidad. Con ellas crea un \u00abgrafo de escena 4D\u00bb, una base organizada que representa las tres dimensiones del espacio y a\u00f1ade el paso del tiempo.<\/p>\n\n\n\n

Cada objeto queda asociado a una descripci\u00f3n, una posici\u00f3n y un historial. El sistema tambi\u00e9n agrupa los elementos por zonas, de modo que puede relacionar una bicicleta con el aparcabicis situado fuera de un edificio, no solo con una imagen aislada.<\/p>\n\n\n\n

La estructura permite buscar por palabras, ubicaci\u00f3n o momento. Despu\u00e9s, un modelo de lenguaje usa herramientas espec\u00edficas<\/a> para consultar la memoria y recuperar datos registrados, lo que reduce el riesgo de responder solo por intuici\u00f3n estad\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n

El truco para ganar velocidad<\/h2>\n\n\n\n

Los modelos de visi\u00f3n detallados suelen ser lentos si analizan cada objeto por separado. DAAAM elige las im\u00e1genes m\u00e1s claras, agrupa varios elementos y los procesa por lotes. Esa estrategia aceler\u00f3 la inferencia cerca de diez veces.<\/p>\n\n\n\n

El sistema sigui\u00f3 la entrada del sensor a diez fotogramas por segundo en el conjunto de pruebas CODa. Sin embargo, el m\u00f3dulo de descripciones anot\u00f3 una media de 5,2 fragmentos nuevos por segundo y funcion\u00f3 con una potente tarjeta gr\u00e1fica RTX 5090 de sobremesa.<\/p>\n\n\n\n

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Aqu\u00ed est\u00e1 el matiz. La geometr\u00eda del mapa se actualiza de forma continua, pero una descripci\u00f3n detallada puede tardar alrededor de diez segundos. Para decisiones de largo recorrido puede bastar, pero no equivale a una reacci\u00f3n visual instant\u00e1nea.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 demostraron las pruebas<\/h2>\n\n\n\n

En la versi\u00f3n ampliada del banco NaVQA, DAAAM mejor\u00f3 un 53,6 % la precisi\u00f3n de las respuestas frente al rival m\u00e1s competitivo. Tambi\u00e9n redujo un 21,9 % los errores de posici\u00f3n y un 21,6 % los errores temporales, seg\u00fan el art\u00edculo cient\u00edfico oficial<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

El equipo prob\u00f3 secuencias de m\u00e1s de 35 minutos y recorridos superiores a 1,5 kil\u00f3metros. En SG3D, otro banco de evaluaci\u00f3n, el sistema mejor\u00f3 un 27,8 % la capacidad de vincular instrucciones sucesivas con elementos concretos de una escena.<\/p>\n\n\n\n

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Eso no significa que un robot f\u00edsico completara un 27,8 % m\u00e1s de misiones reales. La prueba med\u00eda si la IA interpretaba y situaba correctamente las \u00f3rdenes. DAAAM fue comparado con trabajos como ReMEmbR y ConceptGraphs, que tambi\u00e9n organizan recuerdos visuales o mapas tridimensionales para robots.<\/p>\n\n\n\n

Los l\u00edmites siguen ah\u00ed<\/h2>\n\n\n\n

El modelo que redacta las descripciones, Describe Anything Model, fue entrenado con alrededor de 1,5 millones de muestras. Puede fallar con objetos poco habituales o a\u00f1adir rasgos plausibles que no existen, como tiradores en unas puertas de ascensor.<\/p>\n\n\n\n

La velocidad tambi\u00e9n restringe sus usos. Los autores consideran suficiente el ritmo actual para un robot terrestre, pero admiten que podr\u00eda quedarse corto en drones r\u00e1pidos o gafas de realidad virtual.<\/p>\n\n\n\n

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Queda otro problema menos visible. El historial puede crecer sin l\u00edmite durante despliegues largos, as\u00ed que habr\u00e1 que resumir o descartar informaci\u00f3n sin borrar recuerdos \u00fatiles. Las pruebas semisint\u00e9ticas tambi\u00e9n mostraron una peque\u00f1a p\u00e9rdida de precisi\u00f3n frente a las escenas reales.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 puede cambiar a partir de ahora<\/h2>\n\n\n\n

Los investigadores quieren que DAAAM detecte acontecimientos importantes, no solo objetos, e indique cu\u00e1nta confianza merece cada respuesta. El c\u00f3digo y los datos se han publicado de forma abierta para que otros equipos puedan reproducir y ampliar el trabajo.<\/p>\n\n\n\n

Al final del d\u00eda, DAAAM no convierte a un robot en una persona ni demuestra una memoria consciente. Le da algo m\u00e1s concreto, un registro consultable que combina lenguaje, espacio y tiempo. Si mejora, podr\u00eda ayudar en f\u00e1bricas, mantenimiento<\/a> y realidad aumentada sin obligar a revisar horas de v\u00eddeo.<\/p>\n\n\n\n

El estudio oficial se ha publicado en las actas de la Conferencia IEEE\/CVF sobre Visi\u00f3n por Computador y Reconocimiento de Patrones de 2026<\/a><\/em>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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